存储分级策略:襄助海量数据的价值挖掘(上)

日期: 2011-05-17 作者:Laura Smith翻译:木易 来源:TechTarget中国 英文

企业所不得不面对的海量数据从来都是让人头疼的。有些海量数据的形成是由于存储硬件的低廉价格所致 – 人们对于要存储哪些数据以及数据的保存期不再进行审慎的决策。   Gartner的执行副总裁Raymond Paquet质疑到:“大量的企业拥有TB级别的存储,这些数据中又有多少是真正需要的呢?”   Paquet认为IT部门在遇到麻烦时就添置存储似乎已经成为了一种定式,因为相对于了解数据的真正含义和相应价值,直接扩容的方式较为轻松。这种方式的问题在于用户要求对数据的随时访问,而一旦期望未能达成,就会认为是IT部门的工作失误。

  海量数据现在就像屋里的大象一样,据Gartner预测,在未来五年内数……

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企业所不得不面对的海量数据从来都是让人头疼的。有些海量数据的形成是由于存储硬件的低廉价格所致 – 人们对于要存储哪些数据以及数据的保存期不再进行审慎的决策。

  Gartner的执行副总裁Raymond Paquet质疑到:“大量的企业拥有TB级别的存储,这些数据中又有多少是真正需要的呢?”

  Paquet认为IT部门在遇到麻烦时就添置存储似乎已经成为了一种定式,因为相对于了解数据的真正含义和相应价值,直接扩容的方式较为轻松。这种方式的问题在于用户要求对数据的随时访问,而一旦期望未能达成,就会认为是IT部门的工作失误。

  海量数据现在就像屋里的大象一样,据Gartner预测,在未来五年内数据增长将达到800%。对于IT来说,要解决这个问题首先要理解数据含义,然后实施存储分级战略,以保证最重要的数据比其他数据更易于获取。

  分散数据的整合

  根据Paquet的看法,必须要辨别数据背后的意义所在。

  也许没有人能比Cindy Richey(科罗拉多公共安全部门的技术服务经理)对此更有体会了。

  Richey推进了该州在警力部署、移动数据管理和档案管理等方面的数据整合,使之通过虚拟专用网(VPN)合并到一个SharePoint应用中。现在科罗拉多州的1000多名巡警可以随时随地的进行信息输入,无论他们在哪个峡谷中,也无论他们的手机是否能正常工作。

  通过数据分析和措施应对,去年的严重车祸数量下降了20%。Richey表示:“这都归功于数据的收集以及警方对数据的分析利用。比如,如果在特定地区发生较多事故,那么我们会协同工程人员进行道路的修整。”

  这在某种程度上就是Richey所说的智能警务:一种通过数据分析使警方在执法时更具主动性和前瞻性的模型。

  “本周有圣帕特里克节,这是个酗酒高峰。我们可以在SharePoint上提示‘这是Joe酒吧,去年在这附近发生了10起酒后驾车事件’,并相应采取措施防止可能的事故和伤害。”

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